El objetivo de optimización representa el número único que AlphaEvolve maximiza durante cada generación. Antes de escribir cualquier código de evaluador, responde estas tres preguntas:
¿Qué valor representa este número?
¿Cómo lo calcula el sistema?
¿Dónde se ejecuta el procesamiento?
AlphaEvolve requiere estrictamente un cálculo de objetivos automatizado y programático para cada solución candidata sin intervención humana. Esta automatización hace que el problema sea adecuado para AlphaEvolve. Si una persona debe juzgar la calidad de una solución manualmente, AlphaEvolve no puede buscarla.
Usa las siguientes consideraciones para estimar el rendimiento de una solución candidata generada en los diferentes objetivos de optimización y restricciones de validación:
- ¿Se pueden calcular los objetivos de optimización directamente con la lógica empresarial o de producto, sin necesidad de realizar mediciones empíricas?
- ¿Se pueden medir los objetivos de optimización directamente ejecutando pruebas de rendimiento y carga en el código de la solución generada?
- ¿Se pueden estimar los objetivos de optimización con funciones sustitutas determinísticas establecidas y métodos de simulación confiables?
- ¿Se pueden estimar los objetivos de optimización diseñando una función sustituta personalizada (como un modelo predictivo o algún otro estimador no determinista) que requiera un ajuste en las observaciones empíricas y una validación en los datos fuera de la muestra?
Pasos fundamentales para cuantificar tu objetivo
Sigue un enfoque estructurado para garantizar que AlphaEvolve tenga un ciclo de reacción confiable y automatizado que guíe su búsqueda. Completa los siguientes pasos para establecer tu métrica, definir cómo se mide y determinar dónde se produce la ejecución.
1. Expresa el objetivo como una puntuación única que aumenta a medida que mejoran las soluciones
Configura tu métrica de optimización principal para que escale de forma lineal o monótona con las mejoras de rendimiento reales, de modo que la ruta de búsqueda tenga un gradiente direccional claro.
Maximización escalar: AlphaEvolve siempre maximiza un valor escalar. Convierte lo que te importa en un solo número en el que un valor más alto sea mejor. Para minimizar la latencia, el costo o el error, usa la negación:
score = -latency_msMonotonicidad: La puntuación debe ser monótona, es decir, debe aumentar cada vez que la solución mejore de forma genuina. Una puntuación que se mueve de forma incoherente no le da dirección a la búsqueda para subir.
Ejecución determinística: La puntuación se calcula en tu evaluador, nunca por el LLM ni por una persona. Calcúlala de forma determinística para que el mismo candidato siempre obtenga la misma puntuación.
Análisis conjunto para objetivos subjetivos: Si no puedes escribir una fórmula de puntuación, pero puedes comparar dos soluciones a simple vista, crea una con un análisis conjunto. Genera pares de resultados candidatos, haz que un experto en el dominio elija el mejor de cada par, ajusta una regresión logística en esas elecciones y usa el modelo ajustado como tu métrica. Esto convierte el juicio subjetivo en una puntuación determinista y diferenciable. No uses una rúbrica de LLM sin procesar como resultados en vivo porque es lenta, ruidosa y rápida para hackear recompensas; primero, destílala en una función fija.
2. Elige cómo se calcula la puntuación
La forma en que produces el número depende de lo que estés midiendo. Elige el método de la tabla que coincida con tu objetivo. Casi todas las implementaciones reales usan uno de estos cuatro, y muchas combinan dos: un método económico para impulsar la búsqueda y uno costoso para confirmar los ganadores.
| Método de medición | Úsala cuando el objetivo sea… | Cómo se genera la puntuación | Qué necesita para ejecutarse |
|---|---|---|---|
| Cálculo directo | Una cantidad que puedes calcular en forma cerrada a partir del resultado del candidato usando la lógica empresarial o de producto | El evaluador ejecuta el candidato y aplica una fórmula (suma, proporción, recuento, costo). | El propio proceso del controlador, sin infraestructura adicional |
| Prueba de rendimiento o carga | El tiempo de ejecución, la capacidad de procesamiento o la memoria del código del candidato | Ejecuta el candidato en un hardware representativo y mídelo; primero, verifica la exactitud | El hardware de destino (GPU, TPU o CPU); el calentamiento y el mejor de N para reducir el ruido de tiempo |
| Sustituto o simulación determinísticos | Es costoso o ruidoso medirlo directamente, pero existe un proxy confiable o una reproducción de las condiciones reales | Calcular un proxy determinístico o reproducir situaciones operativas fijas y con valores de inicialización | Cualquier entorno; completamente reproducible con valores de inicialización fijos |
| Validación fuera de la muestra | La calidad de un modelo o una canalización de datos que produce el candidato | Entrenar o ajustar el candidato y, luego, puntuarlo con datos retenidos o generados recientemente | Tu pila de entrenamiento y evaluación, una división estricta de entrenamiento y validación, y volver a validar los ganadores en el conjunto de exclusión |
Para obtener más información, consulta el anuncio de AlphaEvolve en el blog de Google Cloud .
Si ninguno de estos puede producir un número automáticamente, el problema aún no está listo para AlphaEvolve. La tarea principal, entonces, es construir un sustituto o una simulación que sí pueda.
3. Controla varios objetivos y restricciones
Los objetivos reales suelen mezclar varias inquietudes. Usa una de las siguientes dos formas de controlarlas:
Combinación escalar (la más simple, recomendada para comenzar): Vuelve a escalar cada métrica a
un rango comparable, niega las que minimices y, luego, agrégalas:
score = w1*A - w2*L - w3*M.
Prefiere las sumas aditivas en lugar de las proporciones como A/(L⋅M), que son numéricamente inestables.
Devuelve un diccionario de puntuaciones con nombre: Deja que AlphaEvolve las optimice de forma conjunta. El evaluador puede devolver varias métricas con nombre en lugar de un número:
```JSON
{
"scores": [
{"metric": "accuracy", "score": 0.95},
{"metric": "latency_ms", "score": -120.0}
]
}
```
Cuanto más alto sea el valor, mejor será para cada uno, así que niega todo lo que minimices. Esto activa una búsqueda genuina de varios objetivos, no solo de informes: la base de datos de población conserva el mejor programa por métrica (MAP-Elites), mantiene una frontera de Pareto en todas las métricas y toma muestras de los padres de forma diversa en las diferentes métricas. También puede extraer padres directamente de la frontera de Pareto cuando se habilita ese muestreo. Una sola puntuación de titular sigue impulsando la escalada de colinas informada, pero cada métrica que se devuelve influye en la búsqueda.
Mantén entre 3 y 5 métricas: Con demasiadas métricas, el dominio de Pareto se degenera, casi todos los programas no están dominados en algo y la búsqueda se desvía. Agrega o descarta métricas que superen ese umbral.
Aísla la corrección y la viabilidad: Mantén la corrección como un límite estricto, no como parte de la función de recompensa. Un candidato que es incorrecto o inviable obtiene una puntuación de falla, sin importar qué tan rápido o barato sea. Esta es la defensa principal contra el agente que manipula tu métrica.
Optimización de restricciones: Mantén un objetivo como restricción y optimiza el otro, aplicando una penalización cuando se incumpla la restricción. Ejecutar este flujo de trabajo en varios niveles de restricción traza el frente de Pareto.
4. Decide dónde se ejecuta el evaluador
AlphaEvolve nunca ejecuta tu evaluador directamente. Propone programas candidatos y recibe puntuaciones; tú alojas y ejecutas el código que calcula la puntuación. El entorno es completamente tu elección, y un candidato que no se puede ejecutar enGoogle Cloud no es un bloqueador. Ejecutas el evaluador donde se pueda medir el objetivo y devuelves la puntuación.
Para garantizar una implementación eficiente y segura, debes alinear tu infraestructura de procesamiento con tu estrategia de medición específica y, al mismo tiempo, cumplir con los límites de ejecución universales. Usa los siguientes lineamientos para seleccionar tu entorno de ejecución y comprender los límites operativos principales que se aplican a todas las configuraciones.
Hacer coincidir el entorno de ejecución con el método de medición
Cálculo directo o sustituto: El propio proceso del controlador o un solo contenedor de Cloud Run.
Prueba de rendimiento o carga: El hardware de destino, como un nodo de GPU o TPU en GKE, tu propio hardware local o personalizado, o una herramienta de terceros o ISV (por ejemplo, un simulador de EDA o Verilog).
Validación fuera de la muestra o trabajos pesados: Tu pila de entrenamiento se distribuyó en Cloud Run o GKE, o se descargó en Google Cloud Batch con el Cluster Toolkit para cargas de trabajo grandes de HPC o aceleradores.
Se aplican dos límites independientemente del entorno
Esfuérzate por mantener cada evaluación en aproximadamente 10 minutos o menos para que el bucle evolutivo siga avanzando. En el caso de los objetivos costosos, usa una cascada de evaluación para verificar cada candidato y ejecuta la evaluación completa solo para los prometedores.
Eres propietario de los controles de acceso, seguridad y redes del evaluador. AlphaEvolve no implementa ni administra el evaluador, en Google Cloud ni en ningún otro lugar.
Una vez que hayas decidido la métrica, cómo calcularla y dónde se ejecuta, consulta los patrones de implementación del evaluador para saber cómo estructurarlo.